火山引擎日志服务 TLS 推出 Coding Agent 全链路可观测：六大维度仪表盘 + 六类 Agent 标准化采集插件

TLS Coding Agent 可观测方案面向 Coding Agent 的黑盒问题，技术实现分四层：Agent 侧数据采集层通过部署专用采集插件，对 Agent 运行时的事件 / Hooks 实时监听，完整捕获用户输入、模型交互、工具调用等全链路行为；标准化数据处理把原始交互数据结构化清洗转换，遵循 OpenTelemetry GenAI 语义约定构建标准化 Trace 日志模型；数据存储与消费将标准化后的 Trace 日志直接写入火山引擎日志服务（TLS）持久化，形成统一可观测数据底座；其上是开箱即用的可视化仪表盘。当前支持接入的 Agent 版本门槛为 codex ≥ 26.506、claude-code ≥ 2.1.162、opencode ≥ 1.17.13、trae cn（IDE ≥ 3.3.70、CLI ≥ 0.120.4）、cursor（IDE ≥ 3.9.16）、pi ≥ 0.80.3；运行环境需 Node.js 22 及以上并已开通 TLS（支持 API Key 或 AK/SK 两种鉴权二选一），安装提供一键非交互式（AGENT_NAME=codex 指定类型后 npm exec --package=@volcengine/tls-observer-$AGENT_NAME-install@latest，带 --non-interactive --force --region cn-beijing 及 project/app/ak/sk 参数）与交互式引导两种形态。仪表盘覆盖成本分析、会话分析、调用链分析、请求总览、工具总览、模型性能六大维度：成本侧拆总/输入/输出/缓存读取/推理 Token 并给出会话与模型维度 Top10；会话侧给出 Session Id、总 Token、关联 Trace 数、端到端耗时、使用模型与起止时间戳的明细，支持按消耗或耗时锁定异常会话；调用链侧给出 Trace 明细与调用链火焰图，含耗时 P90；请求总览对会话/对话/模型请求/工具调用四条曲线同屏对比；工具总览给出工具调用成功失败计数、耗时 P90、频次 Top10 与失败 Top10；模型性能侧给出模型与服务商调用分布、模型与服务商调用耗时 P90，支撑模型选型与流量路由。最终沉淀为精准排障、成本优化、效率提升、深度复盘四类动作。